醫(yī)學統計方法概述

1、醫(yī)學統計學方法概述,一、醫(yī)學統計學的基本概念,“the science and art of dealing with variation in data through collection， classification and analysis in such a way as to obtain reliable results”。,醫(yī)學統計學（medical statistics ）是應用概率論和數理統計的基本原理和方法，結

2、合醫(yī)學實際，研究資料和信息的搜集、整理與分析的一門學科。,任務：通過研究事物變異的特征，探索醫(yī)學領域內未知事物，尋找事物的規(guī)律性。,二、醫(yī)學統計學在醫(yī)學領域中的地位和作用,統計分析是醫(yī)學科研工作中的重要組成部分。如：,首先，醫(yī)學研究離不開統計設計。,醫(yī)學數據處理離不開統計方法。,統計軟件的應用，開拓了醫(yī)學統計的領域。,統計方法的正確應用要求越來越嚴。,宏觀上，有關衛(wèi)生正策的制定依賴于統計信息數據。,統計學論證是專業(yè)結論的基礎。,三、統計

3、工作的內容與方法,研究設計統計處理,,數據整理,2.數據核查、數據分組、整理樣表等。,1.根據研究目的及內容，進行有關變量設制、數據文件的建立、編碼、數據的錄入。,3.最后整理成所需的統計分析表。,●數據庫文件：如Eipedata、dBASE、FoxBASE等；●工作表文件：Excel數據表文件；●統計應用軟件文件：如SPSS數據文件、SAS數據文件、STATA數據文件等。,數據錄入,●邏輯檢查，某變量取值，是否符合邏輯。●數據

4、核對，雙份錄入。通過運行程序對比檢查，不一致的一定是　錄錯的數據?！駭祿鎸嵭耘袛?，通過變異系數做初步判斷?！耠x群數據，個別數據嚴重偏離該群體數據?；驑O端值?！　∪羰沁壿嬪e誤，直接刪除；若數據并無明顯的邏輯錯誤，可將該數據剔除前后各做一次分析，若結果不矛盾，則不剔除。若結果矛盾，必須結合專業(yè)給以充分合理的解釋。統計軟件一般都有判斷離群數據的方法?！袢笔祿?，完全隨機缺失、隨機缺失和非隨機缺失。　　不同種類，用不同的方法處理。

5、如剔除、替代等?！〗y計軟件一般都有判斷實現缺失填補的方法。,數據核查,,●標識變量，主要用于數據管理；●分析變量，統計分析的主要變量，又分為： 反應變量(response variable)，表示試驗效應或觀察結果大小的變量或指標。 解釋變量(explanatory variable)，指示變量(indicator)、分組變量(grouping variable) 、分類變量(categorical variable

6、) 、協變量等。,數據分層或分組，整理表格,注意：根據研究目的以及變量間的相互關系，各變量的作用并非一成不變。,統計分析方法應視資料數據特征不同而有不同的選擇。如：　　總體特征分布，需要進行統計描述，參數估計等；　　各組間的比較，需要進行假設檢驗等；　　一些病因探索、趨勢預測、變量間相互關系探索等，可運用相關回歸分析技術等。　　統計分析軟件,統計分析,四、統計學中的若干個基本概念,總體(population)：,研究總體：根據研

7、究目的所確定的同質的研究對象的全體。,研究對象（觀察對象）可以是：人群、實驗動物、微生物等。 觀察單位可以是：一個家庭、一個人、一只動物、一只眼睛、一個細胞株等。,樣本(sample)：,從研究總體當中隨機抽取一部分有代表性的個體，這些個體就組成了一個樣本。,參數與統計量：,統計量（statistics）：是觀察樣本的數據計算相應的指標大小。,參數(parameter)：是決定總體變量值分布規(guī)律的特征指標，是未確定的常數。,性

8、質相同、條件相似的觀察對象的個體范圍。要求影響觀察指標的因素盡可能相同。,廣義的來講，就是大同小異的對象的全體。,同質（homogeneity）：,變異（variation）：,在同質范圍當中，某研究指標個體出現的差異。,誤差（error)：,真實的數據與收集的數據之間存在的差別，即為誤差。統計學上，通常將誤差分為：,抽樣誤差（sampling error）：,總體參數與樣本統計量之間、或同一總體的樣本統計量與樣本統計量之間的差異。,變

9、量的類型：,識別資料的類型非常重要，因為不同類型的變量資料需要用不同的統計學方法處理分析。,定性變量資料：,也叫分類變量，其變量的取值，即變量值的大小是定性的。,如：職業(yè)（工人、農民、教師等），性別（男、女）、療效（很好、好、不好），血型（A、B、AB、O），病情（輕、中、重）等。,1、無序分類變量：,是指所分類別或屬性之間無程度或順序的差別。,多項分類變量：如：職業(yè)、血型等。,如：職業(yè)、性別、血型等。,二項分類變量：如：性別（男、女）

10、，結局變量（生、死），某項化驗結果（陽性、陰性）等。,2、有序分類變量（等級變量）：,變量的各類別之間有程度的差別。,如：療效、病情等。,定性資料的數量化,二項分類資料的數量化：,多項無序分類資料的數量化：,如，血型變量： O型為： X1=0，X2=0，X3=0 A型為： X1=1，X2=0，X3=0 B型為： X1=0，X2=1，X3=0 AB型為：　X1=0，X2=0，X3=1,等級資

11、料的數量化：,如，文化程度變量：文盲 =0 ， 小學=l ， 初中=2，高中=3， 大學=4，研究生＝5,定量變量資料：,變量值的大小是定量的、測量的，具有度、量、衡單位。又可分為：,如：身高、體重、血壓等變量。,定量資料的數量化,一般情況下，定量資料不存在數量化問題，因為它本身均為數值變量。 某些情況下，原始數據的觀察值不能滿足統計分析的應用條件。因此，需要對原始觀察值進行數據轉換或標準化等。,定量資料與定性資料的關系

12、：,定量資料可轉換成定性資料?！∮嫈蒂Y料定量化為啞變量，不是真正意義上的數值。這樣便于識別各個類別，從而象分析計量資料那樣分析計數資料，使各種醫(yī)學資料在統計分析中得到充分合理的利用。 等級資料可合并為二項分類資料。,概率（probability）：,頻率：一個隨機試驗，在n次實驗當中 ，某事件出現陽性次數的比例。,概率：是指某事件發(fā)生的可能性的大小，用P表示。,小概率事件：,發(fā)生的可能性小于5%（P≦0.05）的隨機事件稱為小概率